QBurstのCEO、アールン・クマー・ラムチャンドラン – インタビュー・シリーズ

アールン・クマー・ラムチャンドランは、QBurstのCEOです。彼は、25年以上のリーダーシップの経験を持つベテランのテクノロジーおよびサービスエグゼクティブです。グローバルコンサルティング、ラージディールセールス、P&Lオーナーシップ、エンタープライズトランスフォーメーションを含む幅広い分野で経験を積んでいます。2025年4月にCEOに就任し、QBurstをビジネス全体でリードしながら、AIを先頭に置くテクノロジーサービスおよびデジタルエンジニアリング会社としての戦略を形作っています。QBurstに加わる前は、Hexaware Technologies (HEXT.BO ) （社長およびGenAIコンサルティングリーダーシップ）、Capgemini/Sogeti（エグゼクティブクライアントおよびセールスリーダーシップ）、およびInfosysおよびVirtusaでシニア役職を務め、ビジネスユニットの構築およびスケーリング、主要な戦略プログラムのリーダーシップ、複数の地理および業界分野での成長を牽引しました。

QBurstは、グローバルデジタルエンジニアリングパートナーです。AIを活用したデリバリーと適用されたAIおよびデータ駆動型アプローチを組み合わせて、「High AI-Q」を実現し、エンタープライズが近代化、構築、スケーリングするのを支援しています。同社は、エンドツーエンドのデジタルエクスペリエンスエンジニアリング、近代化、製品エンジニアリングに重点を置いています。コンポーザブルデジタルプラットフォーム、会話型およびカスタマーエクスペリエンスソリューション、AI対応データ基盤などのイニシアチブを支援し、生産性の向上、より迅速なデリバリー、より強力なカスタマーエクスペリエンスなどの計測可能な成果を生み出しています。

QBurstのCEOを務めることになったきっかけについてお聞きします。QBurstの成長のこの時期にQBurstを選んだ理由と、QBurstをどのように導きたいのかについてお話しください。

QBurstに加わることを決めたのは、機会と潜在性の結びつきでした。QBurstの内在する強みとユニークな市場機会が私を引き付けました。QBurstの起業家文化と、厳しいクライアントに対する最先端テクノロジーの活用は、私を感銘させました。

テクノロジー、業界、規制の変化が急速に進む中で、QBurstのような特化した会社には、パッケージから抜け出し、新しいテクノロジーおよびエンジニアリングサービス会社とデリバリーモデルを作り出す絶好の機会があります。

テクノロジー駆動の変革に25年以上の経験を持つ中で、AIを先頭に置くサービスプラットフォームのスケーリングについてどう考えていますか。

私は、技術の革新と採用が、ハイプサイクルが冷めるときに起こることが多いと観察しています。実際のビジネス問題が解決され始めるときに、エンタープライズレベルで解決され始めるときにです。ここで、AIを先頭に置くサービスプラットフォームをスケーリングする際に、私が強調したい3つのポイントがあります。

1. PoCステージを超えること。

私が現在見ている最大の課題は、PoCステージを超えることです。スケーリングには、心構えの変化が必要です。私たちはAIを構築するのではなく、実用段階のソリューションを提供します。QBurstでは、クライアントがPoCステージを超えるのを支援するために、Agilityに焦点を当てています。昨日のテクノロジーに固執するのではなく、新しいモデルを採用し、大きなコンテキストウィンドウを採用しています。

2. 強力な基盤がなければAIは機能しない。

私が毎回のテクノロジー・サイクルを通じて学んできた教訓は、混沌を自動化することはできないということです。AIは、AIに供給されるデータだけが強力です。QBurstは、デジタル近代化と高度なデータエンジニアリングを推進することで成長を促進しています。つまり、「退屈だが重要な」作業を実行することです。

3. ‘High AI-Q’ビジョン。

この変化をリードするために、私たちは自分たちを‘High AI-Q’会社として再定位しました。これは、ジェネレーティブAIとエージェントAIをすべてのコアサービスに統合することを反映しており、AIネイティブのエンタープライズ変革を推進しています。QBurstでは、AIは付加的な機能ではなく、戦略とデリバリーの基本的な構成要素です。AIは、カスタムマシンラーニングモデルとインテリジェントオートメーションを組み合わせて、ビジネスが成長するにつれて、その知能もスケールするようにします。

私たちはAndroidの黎明期から先駆者であり、同じ先駆的なDNAをAI時代に活かしています。QBurstでは、テクノロジー第一主義ではなく、結果第一のパートナーです。私たちの成長は、顧客の満足度によって推進されます。

‘High AI-Q’という概念について、エンタープライズのリーダーがどう理解すべきかについてお話しください。また、現在のAIランドスケープにおいて、QBurstがどう違うのかについてもお話しください。

QBurstの‘High AI-Q’ジャーニーは、意識的な決定です。運用レイヤーではAI駆動のSDLCを活用し、戦略レイヤーではマネージドエージェントを活用しています。最も重要なのは、エンタープライズ全体を文化、価値観、人間の能力の基盤的な変化に根ざすことです。

AIにはリスクと懸念もありますが、安全に実装すれば、豊かさと革新をもたらすことができます。エンタープライズは、生産性だけでなく、成長と変革でも価値を実現するでしょう。

デリバリーの観点から見ると、AI駆動のSDLCフレームワークを通じて毎日この変化を実感しています。これは、変革の「方法」であり、開発のすべての段階にAIを組み込んだものです。成果は自明です:

• 市場投入時間: 開発およびテストサイクルの大幅な削減。
• 品質: リリース後の欠陥の25〜35%の削減。
• 効率性: 全体的なデリバリーの20〜30%の改善。

戦略レイヤーでは、部分の最適化を超えて、全エコシステムの最適化に取り組んでいます。これにより、ソリューションの柱を再考し、マネージドエージェントの創出につながりました。マネージドエージェントは、エンタープライズエージェントAIとマネージドサービスを融合させたものです。クライアントにとって、これはAIエージェントがフロントエンドとバックエンドのタスク、ワークフロー、運用を処理し、効率性と継続的な革新を推進することを意味します。サービスを提供するのではなく、シームレスなバリュー・ネットワークをオーケストレーションしています。

多くのエンタープライズは、GenAIのパイロット投資がスケールアップせず、価値を生み出さない「AI負債」を蓄積しています。この問題の根本原因と、組織がこのパターンを打破する方法についてお話しください。

エンタープライズは、GenAIへの投資がパイロット段階で止まって、実際のビジネス価値に至らない場合に「AI負債」を蓄積します。根本原因は、レガシーシステムにGenAI機能を後から付加する試み、つまり「リトロフィット・トラップ」です。こうした環境では、データ、建築、ガバナンスがAIネイティブなワークフローをサポートするように設計されていないため、パイロットは停滞したり、スケールアップ時に壊れたりします。

これは、基盤的な準備が不足していることによって悪化しています。多くの組織は、データ戦略、データエンジニアリング、ガバナンスへの必要な投資を省略して、GenAIの実験に急いでいます。近代的なデータ基盤と明確なコントロールフレームワークがなければ、GenAIイニシアチブは、エンタープライズの機能ではなく、孤立した概念実証のままです。

このパターンを破るには、AIファーストの設計へのシフトが必要です。AIを追加できる場所を尋ねるのではなく、AIの成果を念頭に置いてシステムを設計する必要があります。アーキテクチャ、データフロー、ガバナンスを、スケーラブルなインテリジェントオートメーションをサポートするように整える必要があります。

実際的には、データエンジニアリングから始めます。堅牢で、適切に管理されたデータパイプラインとモデルを最初から構築することで、GenAIが持続可能にスケールする条件を作ります。基盤が正しければ、AIは実験から実際の影響へと変わります。したがって、AI負債は長期的な価値創造に置き換わります。

従来の時間と材料による契約モデルは、AI駆動の効率性の現実と増して相容れないものと見なされています。なぜこのモデルは時代遅れになっているのか、また「マネージドエージェント」や「サービス・アズ・ソフトウェア」などのアプローチは、エンタープライズITにとってより持続可能な道を提供するのかについてお話しください。

従来の時間と材料による契約モデルは、リソースの希少性の時代に構築され、価値は人間の労力に直接結び付けられていました。AI時代には、この前提は当てはまらなくなります。知能と実行は豊富になり、豊富性が増すにつれて、価値は労力から成果にシフトしています。AIは、時間単位の請求の論理を根本的に破壊しています。

これが、業界が成果ベースのモデルに移行している理由です。人間の介入なしに解決されたチケットやAIによって完了されたワークフローなどのメトリックは、明確で測定可能な価値を提供します。これらのモデルは、能力をソフトウェアとして扱い、労力として扱うのではなく、予測可能なコスト、継続的な改善、自動化からの共有のメリットを実現します。マネージドエージェントは、人間のエンジニアとAIエージェントがビジネス目標に向けて協力できるようにします。サービス・アズ・ソフトウェアは、成果ではなく時間を基準にして価値を測定できるようにします。

AI駆動の世界では、最も適合した商業モデルは、結果を報酬するものであり、労力を報酬するものではありません。エンタープライズとサービスプロバイダーにとって、双方にメリットのあるモデルです。

あなたの‘High AI-Q’メソッドでは、Talent、Application、Impactの3つの重要な層がAIの準備度を示しています。GenAIイニシアチブをスケールアップする前に、CIOはこれらの層での成熟度をどう評価することができますか。

GenAIをスケールアップする前に、CIOは、Talent、Application、Impactの3つの‘High AI-Q’層での成熟度を明確に把握する必要があります。テクノロジースタックだけでなく、人材の準備度、データとガバナンスの基礎、AIスキル、変化への開放性、従業員が安全で管理されたLLMへのアクセスを確保することなどを評価する必要があります。

アプリケーション層では、データ品質、セキュリティ、ガバナンス、ポリシーの成熟度など、データとガバナンスの基礎を重点的に評価します。

インパクト層では、ユースケースを労力とビジネス価値によって評価し、低労力、高いビジネス価値の機会を特定して、GenAIのスケールアップを支援します。

レガシーアーキテクチャ上で運用している組織にとって、エージェントワークフローとAIネイティブデリバリーモデルを準備するために必要な基盤的な近代化ステップについて教えてください。

エージェントワークフローに向けて組織を準備するために、以下の3つのステップがあります。

1. データ基盤の近代化を優先する：レガシーアーキテクチャ上で運用している組織にとって、最初のステップは、メタデータ、データの連結、データ品質メトリクスを可能にするデータ基盤の近代化です。エージェントがコンテキストに富んだ、説明可能なデータを必要とする場合にこれは重要です。GenAIベースのツールの導入により、この近代化はより迅速かつ簡単になりました。レガシーアーキテクチャでGenAIを使用することは可能ですが、有意義な結果を得るために必要なトークンの要件は非常に高くなります。

2. エンタープライズ知識層を確立する：近代化されていないシステムを持つ組織には、多くの蓄積された知識がドキュメント化されていないことがあります。システム内にこの一時的な蓄積された知識を 捕捉する知識層を構築することは、2番目の優先タスクです。これは、多くの組織のAI採用の旅において欠けている層です。

3. エージェントの境界と作業方法を定義する：3番目のステップは、エージェントが組織の現在のベストプラクティスとセキュリティコンプライアンスに従うことを保証することです。ガバナンスフレームワーク、セキュリティポリシー、観察可能性フレームワークが、エージェントが組織の境界と作業方法の中で効果的に考え、行動できるようにします。

「AI準備度」の準備には、ツール以外に何が必要ですか。データ、プロセス、ガバナンス、チームの能力について教えてください。

AIの準備度は、ツールの選択を超えて、組織が部門間の非公式なプロセス、意思決定ロジック、重要な関係性などの部門間の知識を捉える能力に依存します。この知識は、AIシステムが推論できる自然言語で文書化する必要があります。データのみでなく、データの背景、連結、意味を含むメタデータが必要です。そうでなければ、最も高度なモデルでも浅いまたは信頼性の低い成果が生まれます。

エンタープライズのAI採用は、ガバナンス、セキュリティ、コンプライアンスが非交渉項目であるため、消費者のAIよりも遅れています。これらは、回避すべき障害ではなく、構築すべき要件です。組織は、ガードレール、GenAIの観察可能性、説明可能性、人間がループに含まれるワークフローを含む信頼フレームワークを確立する必要があります。そうすれば、AIの出力は安全で、繰り返し可能で、正確であることが保証されます。

チームはAIの直感を開発する必要があります。準備度は、従業員がAIスキル、効果的なプロンプト、結果の検証、出力の監査を身につけることで、AIリテラシーを身につけることを意味します。AIは、人間がループに含まれている場合に最も効果的に機能します。

テクノロジーサービス市場はレガシープレーヤーで溢れています。QBurstがエンタープライズ変革の依頼を競合する際に、どのような点が最も強力な差別化要素であると考えていますか。

QBurstは、深いエンジニアリングの専門知識と、小さなイノベーション主導の会社の俊敏性を組み合わせることで、テクノロジーサービス市場で自己を差別化しています。

私たちの競争上の優位性は、5つの重要な柱で定義されます。

1. エンジニアリングの深さとデザイン思考のマインドセット：私たちは単にコードを書くだけではありません。ホリスティックでユーザーセントリックなソリューションを通じて、ビジネス問題を解決します。

2. 俊敏性と所有権：私たちは大きなスケールで成長できるのですが、変化に迅速に対応できるだけの小ささもあります。私たちのチームはクライアントの成功を真に所有しています。シニアリーダーシップレベルまで、デリバリーの所有権が及ぶことをご覧になるでしょう。

3. 文化的流暢性：日本のLINEミニアプリやアメリカの小売価格システムなどのマーケットに合わせて、テクノロジーだけでなく、エクスペリエンスを提供しています。

4. AIファーストビジョン：私たちは、デリバリー、運用、クライアントソリューションにAIを組み込んでいます。バズワードではなく、能力の乗数としてです。

5. イノベーションと実験の文化：私たちのリーダーはテクノロジーに精通しており、顧客の問題を解決するために最新のエマージングテクノロジーを愛しています。失敗することを恐れず、多くの場合、スタートアップアプローチで顧客に大きなインパクトを与えています。

私たちは自分自身を混乱させることを恐れません。成果ベースのモデル、コンポーザブルデリバリーフレームワーク、エンタープライズクライアントのための共同イノベーションラボを実験しています。

3〜5年先を見て、エンタープライズITの運用モデルは、エージェントワークフローとAIネイティブな組織の台頭によってどのように進化すると思いますか。現在、リーダーが準備すべきことは何ですか。

次のイノベーションの波は、強力なAI能力と、コントロール、監督、信頼のシステムを結び付けることができるものに属するでしょう。そこで、エンタープライズエージェントフレームワークについての議論は非常に重要です。

私にとっての重要な洞察は以下の通りです。

• AIデータセンターの建設は、減速するのではなく、加速しています。データセンターの世界におけるセンチメントは、容量、需要、投資のすべてが急増しているため、非常に楽観的です。
• エンタープライズのAI採用は、消費者のAIよりも遅れます。組織のデータは、クリーンで集中しているのではなく、多くのシステムに分散しており、現在のモデルは、企業の特定の状況や機能に対して十分な精度を持っていないため、各組織のユニークなコンテキストに適応する必要があります。実際の価値を解放するには、モデルを企業の独自のデータ、特にワークフローとユースケースの「最後の1マイル」でトレーニングおよびファインチューニングする必要があります。
• 真に自律的なエージェントがエンタープライズで繁栄する前に、人間の労働力が実行可能な監督構造、承認、ガードレールを構築する必要があります。

リーダーは、以下の点を念頭に置いて準備する必要があります。

• エージェントは、新しい雇用者と同様に、明確なスコープ、明示的な監督、ミスを含むメカニズムを持ち、組織の明記されたおよび暗黙のルールを「学習」する必要があります。
• エージェントが登録し、書き込み権限を取得し、監督エージェントによってそのアクションが監視される「エージェントバス」または調整レイヤーが必要です。
• 人間の組織が堅牢であることを保証するチェックとバランスを、エージェント組織にも再現することが重要です。
• 人間の才能の管理と再スキリングも、Human-AIインターフェイスとコラボレーションがAgenticシステムおよびフレームワークとともに変化するにつれて、重要な側面となります。
• 最も興奮するフロンティアは、現在存在するものを超えた先進的なエンタープライズエージェントフレームワークの出現であり、これは、強力なドメイン理解とソリューションと組み合わせた場合に、実用的でスケーラブルな現実性になる可能性があります。

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